假設有一組觀測資料
\left\
，由以下公式得到，n
wn_w
nw為雜訊。
f (x
)=em
x+cf(x) = e^
f(x)=e
mx+c
y =f
(x)+
nwy = f(x) + n_w
y=f(x)
+nw
其中m=
0.3,c=
0.1m = 0.3,c = 0.1
m=0.3,
c=0.
1。現在我們根據得到的觀測資料，去估計m,c
m,cm,
c。誤差函式為：
e (x
)=y−
f(x)
e(x) = y - f(x)
e(x)=y
−f(x
)誤差函式關於待估計量的導數為：
∂ e∂
m=−x
emx+
c,∂e
∂c=−
emx+
c\frac = -xe^,\frac = -e^
∂m∂e=
−xem
x+c,
∂c∂e
=−e
mx+c
由此構建ceres::sizedcostfunction
#include #include #include "ceres/ceres.h"
#include "glog/logging.h"
using ceres::costfunction;
using ceres::sizedcostfunction;
using ceres::problem;
using ceres::solver;
using ceres::solve;
using namespace std;
const int knumobservations = 67;
const double data = ;
class quadraticcostfunction
: public sizedcostfunction<1 /* number of residuals */,
1 /* size of first parameter */,
1>
virtual ~quadraticcostfunction() {}
virtual bool evaluate(double const* const* parameters,
double* residuals,
double** jacobians) const {
double m = parameters[0][0];
double c = parameters[0][1];
residuals[0] = y - exp(m*x + c);
if (jacobians != null && jacobians[0] != null) {
//cout<
估計值為
m
=0.29,c
=0.13
m = 0.29,c = 0.13
m=0.29
,c=0.13
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